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Advanced MR techniques in glioblastoma imaging-upcoming challenges and how to face them.高级磁共振技术在脑胶质瘤成像中的应用——即将面临的挑战及应对策略。
Eur Radiol. 2021 Sep;31(9):6652-6654. doi: 10.1007/s00330-021-07978-8. Epub 2021 Apr 22.
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Non-invasive tumor decoding and phenotyping of cerebral gliomas utilizing multiparametric F-FET PET-MRI and MR Fingerprinting.利用多参数F-FET PET-MRI和磁共振指纹技术对脑胶质瘤进行非侵入性肿瘤解码和表型分析
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Advanced magnetic resonance imaging of the physical processes in human glioblastoma.人胶质母细胞瘤物理过程的高级磁共振成像。
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Evolution of Molecular Biomarkers and Precision Molecular Therapeutic Strategies in Glioblastoma.胶质母细胞瘤中分子生物标志物的演变与精准分子治疗策略
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高级磁共振技术在脑胶质瘤成像中的应用——即将面临的挑战及应对策略。

Advanced MR techniques in glioblastoma imaging-upcoming challenges and how to face them.

机构信息

Department of Radiology, Campus Virchow-Klinikum, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Augustenburger Platz 1, 13353, Berlin, Germany.

Berlin Institute of Health (BIH), Anna-Louisa-Karsch-Straße 2, 10178, Berlin, Germany.

出版信息

Eur Radiol. 2021 Sep;31(9):6652-6654. doi: 10.1007/s00330-021-07978-8. Epub 2021 Apr 22.

DOI:10.1007/s00330-021-07978-8
PMID:33890147
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8379107/
Abstract

• The management of gliomas has changed dramatically since the presentation of the revised WHO Classification of Tumors of the Central Nervous System in 2016 emphasizing the tumor heterogeneity based on their molecular profile.• The need for a more noninvasive characterization of glioblastomas (GBM) by establishing reliable imaging biomarkers to predict patient outcome and improve therapy monitoring is bigger than ever.• Multiparametric MRI, including promising newer techniques like electrical property tomography and mapping, may have the potential to provide enough information for intelligent imaging postprocessing algorithms to face the challenge by decoding GBM heterogeneity noninvasively.

摘要

• 自 2016 年修订版《世界卫生组织中枢神经系统肿瘤分类》发布以来,神经胶质瘤的治疗发生了巨大变化,该分类强调了基于分子特征的肿瘤异质性。• 通过建立可靠的影像学生物标志物来预测患者预后和改善治疗监测,对胶质母细胞瘤(GBM)进行更无创的特征描述的需求比以往任何时候都更加迫切。• 包括电阻抗成像和映射等有前途的新技术在内的多参数 MRI,可能有潜力为智能成像后处理算法提供足够的信息,从而通过无创解码 GBM 的异质性来应对这一挑战。